Revisão Empírica acerca de Modelos de Variável Dependente

Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN
Centro de Ciências Sociais Aplicadas - CCSA
Departamento de Economia - DEPEC
Econometria I - Dados em Painel

Resumo do Capítulo 17 e Resolução do Exemplo 17.1 do Livro
“Introdução à Econometria: uma Abordagem Moderna.” de
Jeffrey Wooldridge
&
Revisão Empírica acerca de Modelos de Variável Dependente
Binária

Lemuel de Lemos Romão
Stêfany Silva Amaral

2014

Resumo do Capítulo 17 do Livro “Introdução à Econometria: uma
Abordagem Moderna.” de Jeffrey Wooldridge

Modelos com Variáveis Dependentes Limitadas.
Os modelos com variáveis dependentes limitadas se caracterizam por sua variável dependente assumir um valor binário. Dentro do modelo de variáveis limitadas, existem os lineares e os modelos Tobit e Logit. O problema dos modelos lineares está no fato de que os efeitos marginais podem ser menores que zero ou maiores que um. Como os modelos são de probabilidade, valores menores que zero e maiores que um, são problemáticos para se obter uma análise e conclusões sobre o modelo. Buscando solucionar esse problema, foram criados os modelos de resposta binária, na qual trataremos de dois modelos específicos, o Logit e o Probit.
Os modelos Logit e Probit são basicamente iguais, a diferença entre os dois está na distribuição que eles utilizam para estimar seus parâmetros. Esses modelos utilizam funções não lineares para que os valores obtidos estejam entre zero e um. No modelo Logit a função é logística e no Probit é uma função de distribuição cumulativa normal padrão.
Outra diferença dos modelos lineares está no método de estimação.
Utilizamos um método de MQO para estimar os parâmetros, porém o problema está no que já foi apresentado sobre valores dos parâmetros maiores que 1 e menores que zero, além disso os modelos lineares nos fornece valores marginais constantes. O método usado nos modelos Logit e Probit é o de
Máxima Verossimilhança.
Estimando a base de dados MROZ do Woodridge do capítulo dezessete, obtemos a